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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter Oldenbourg November 28, 2016

Ökonomisch und ökologisch favorable Besuchersegmente im Kontext des Nationalparktourismus

Das Fallbeispiel Berchtesgaden

Elias Butzmann

Zusammenfassung

Nationalparke können durch Tourismus positiv zur wirtschaftlichen Regionalentwicklung beitragen. Aufgrund ihrer Schutzfunktion ist es aber unabdingbar, dass bei der Tourismusentwicklung neben ökonomischen Überlegungen auch ökologische Aspekte berücksichtigt werden. Beispielsweise kann über eine Abgrenzung von Besuchersegmenten, die sowohl ökonomisch als auch ökologisch interessant bzw. favorabel sind, der sogenannte sustainability-profitability trade-off überwunden werden. In der vorliegenden Studie wird eine entsprechende Segmentierung der Besucher des Nationalparks Berchtesgaden vorgenommen. Dabei wurden u. a. zwei Segmente von hard und structured ecotourists sowie zentrale Einflussgrößen auf das Ausgabeverhalten und die Einstellung zu nachhaltigen Tourismusangeboten identifiziert. Ferner werden Handlungsempfehlungen für die Gestaltung nachhaltiger Tourismusprodukte abgeleitet sowie theoretische Implikationen diskutiert.

Abstract

National park tourism can positively contribute to regional economic development. Because of their mandate to protect the environment, it is essential that in addition to economic considerations, ecological aspects are regarded as well. Through the identification of visitor segments that are both economically and ecologically favorable, the so-called sustainability-profitability trade-off can be overcome. In the present study, an appropriate segmentation of visitors of the Berchtesgaden National Park is performed and i.a. two segments of structured and hard ecotourists as well as the main factors influencing spending behavior and attitudes towards sustainable tourism are identified. Finally, recommendations for the design of sustainable tourism products are derived and theoretical implications are discussed.

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Anhang

Tab. 5

Multinomial logistisches Regressionsmodell (Modell 2: Motive) zur Erfassung der externen Einflussfaktoren auf die „Sustainability/ Profitability“- Segmentzugehörigkeit (Quelle: Eigene Berechnungen)

n=351Modell 2: Motive
Sus. High/Prof. Low [a)]Sus. High/Prof. High [a)]Sus. Low / Prof. High [a)]
BExp(B)BExp(B)BExp(B)
(Konstante)0,3980,4120,830
Variablen zum Servicearrangement bzw. der Reiseorganisation
Hotel-0,7740,4612,917 [***]18,4792,530 [***]12,556
Ln(Anzahl Personen)-0,3480,706-0,998 [*]0,369-1,672 [***]0,188
Soziodemographische Merkmale
Leitende Angestellte/ höhere Beamte
Ln(Alter)
Reiseaktivitätsfaktoren
Erholung/Freizeit/Kultur
Bergsteigen/Trekking
Allgemeine Natur-basierte
Aktivitäten
Speziell naturfokussierte
Aktivitäten
Reisemotivfaktoren
Natur0,673 [***]1,9610,641 [***]1,8990,1931,213
Sport0,0871,091-0,3300,719-0,627 [**]0,534
Umwelteinstellung
NEP0,526 [**]1,6920,440 [*]1,5530,0131,013
Nagelkerke R2: 0,392
-2 Log-Likelihood (Konstante): 619,300
-2 Log-Likelihood (Endgültig): 516,609
p-value: 0,000

Tab. 6

Multinomial logistisches Regressionsmodell (Modell 3: Aktivitäten) zur Erfassung der externen Einflussfaktoren auf die „Sustainability/ Profitability“- Segmentzugehörigkeit (Quelle: Eigene Berechnungen)

n=351Modell 3: Aktivitäten
Sus. High/Prof. Low [a)]Sus. High/Prof. High [a)]Sus. Low/Prof. High [a)]
BExp(B)BExp(B)BExp(B)
(Konstante)-4,855 [*]-7,385 [**]-2,249
Variablen zum Servicearrangement bzw. der Reiseorganisation
Hotel-0,5220,5933,311 [***]27,4252,775 [***]16,032
Ln(Anzahl Personen)-0,3690,691-1,021 [*]0,360-1,340 [**]0,262
Soziodemographische Merkmale
Leitende Angestellte/ höhere Beamte0,8832,4191,694 [***]5,4390,8672,381
Ln(Alter)1,292 [*]3,641,863 [**]6,4440,6901,993
Reiseaktivitätsfaktoren
Erholung/Freizeit/Kultur-0,429 [*]0,6510,3171,3730,547 [**]1,728
Bergsteigen/Trekking0,2101,234-0,468 [*]0,626-0,1990,82
Allgemeine Natur-basierte Aktivitäten0,384 [*]1,4680,700 [***]2,010,1711,187
Speziell naturfokussierte Aktivitäten0,565 [*]1,7590,696 [**]2,010,2581,295
Reisemotivfaktoren
Natur
Sport
Umwelteinstellung
NEP1,292 [*]3,6400,498 [**]1,646-0,0600,942
Nagelkerke R2: 0,473
-2 Log-Likelihood (Konstante): 621,923
-2 Log-Likelihood (Endgültig): 490,124
p-value: 0,000
Published Online: 2016-11-28
Published in Print: 2016-11-1

© 2016 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

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